Interferon beta-1b reduces black holes in a randomised trial of clinically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is characterised by inflammatory lesions of the central nervous system. Interferon beta-1b (IFNB-1b) has been shown to improve clinical and magnetic resonance imaging (MRI) measures for patients with MS. OBJECTIVE: To evaluate whether IFNB-1b in patients presenting with clinically isolated syndromes (CIS) prevented persisting T1 hypointensities on MRI (persistent black holes (PBHs)). METHODS: In the placebo-controlled phase, patients (n = 468) were initially randomised to IFNB-1b (n = 292) or placebo (n = 176) for two years or clinically definite MS (CDMS). In the open-label phase (n = 418), both groups were offered IFNB-1b for up to five years. Lesions were classified as PBHs if T1 hypointensity persisted throughout the last available scan (minimum time one year). RESULTS: A total of 435 patients were evaluable for analysis. The number of PBHs/patient was lower in the early rather than the delayed treatment arm during both phases (.42 vs .71, p = .0102 and .70 vs 1.17, p = .0121). Exploratory analyses identified baseline characteristics that affected rate of conversion. CONCLUSIONS: Although the rate of lesions that converted to PBH showed no significant differences between groups, the numbers of PBHs per patient out of new lesions was significantly lower in IFNB-1b patients compared to patients on placebo. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00544037.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».